Descrizione del progetto
Ottimizzazione dei componenti dei motopropulsori dei veicoli elettrici basata sull’intelligenza artificiale
I veicoli elettrici svolgono un ruolo cruciale nello sforzo di decarbonizzazione dell’economia. Lo sviluppo di nuovi sistemi diagnostici e prognostici è fondamentale per stimare il degrado, prevedere i guasti e facilitare la riparabilità per estenderne la durata di vita. La manutenzione predittiva che utilizza l’intelligenza artificiale (IA) ha suscitato interesse in diversi settori. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto TEAMING si dedica all’avanzamento dei metodi di manutenzione predittiva specificamente per i sotto-componenti dei motopropulsori dei veicoli elettrici. Il progetto mira a migliorare le soluzioni di manutenzione predittiva attraverso l’integrazione di sensori, modellizzazione, gemelli digitali, IA e metodi di apprendimento automatico. Grazie allo scambio di personale internazionale, il progetto mira a ottimizzare le prestazioni dei componenti dei motopropulsori dei veicoli elettrici.
Obiettivo
Mobility electrification plays a critical role in the economy decarbonisation, and we are on the edge of an industrial revolution linked to the massive deployment of the electric vehicle (EV). Their technologies readiness level has significantly increased, and the EV can now replace the thermal vehicle in terms of service provided, supporting the EU decarbonisation effort. Besides the reduction of critical material, and decrease of cost, optimising the lifetime of the EV components is essential to ease their adoption, especially the powertrain sub-components that have the major impact on EV cost and CO2 emissions. A new-generation of diagnostic and prognostic systems for the powertrain will be a game changer to ensure EV adoption, because they will estimate its degradation, anticipate failures, and ease reparability thus extending its lifespan. With significant improvement of sensors, complex modelling and data processing methods such as Artificial Intelligence (AI), predictive maintenance (PdM) has gained a lot of interest in different fields. Development of PdM methods for the sub-components of the EV powertrain (battery, fuel cell, e-motor, power electronics) is at the heart of TEAMING. Thanks to international staff exchanges, TEAMING will significantly improve the different facets of the PdM solution: sensors, modelling, Digital Twins, adapted AI, and Physics-Informed Machine Learning methods are at the centre of the studies and present a major potential in term of innovation. TEAMING will advance PdM system to better diagnose the internal physical phenomena of the different EV powertrain components and optimise their performance, lifetime, safety, and reliability.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2022-SE-01
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HORIZON-TMA-MSCA-SE -Coordinatore
75015 PARIS 15
Francia